{"id":13357497,"url":"https://github.com/The-FinAI/PIXIU","last_synced_at":"2025-03-12T11:31:03.837Z","repository":{"id":171826625,"uuid":"648461026","full_name":"The-FinAI/PIXIU","owner":"The-FinAI","description":"This repository introduces PIXIU, an open-source resource featuring the first financial large language models (LLMs), instruction tuning data, and evaluation benchmarks to holistically assess financial LLMs. Our goal is to continually push forward the open-source development of financial artificial intelligence 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Li\u003csup\u003e2\u003c/sup\u003e\u003c/a\u003e\u0026emsp;\n    \u003ca target='_blank'\u003eYongfu Dai\u003csup\u003e7\u003c/sup\u003e\u003c/a\u003e\u0026emsp;\n    \u003ca target='_blank'\u003eDuanyu Feng\u003csup\u003e7\u003c/sup\u003e\u003c/a\u003e\u0026emsp;\n    \u003ca target='_blank'\u003eYijing Xu\u003csup\u003e1\u003c/sup\u003e\u003c/a\u003e\u0026emsp;\n    \u003ca target='_blank'\u003eHaoqiang Kang\u003csup\u003e5\u003c/sup\u003e\u003c/a\u003e\u0026emsp;\n    \u003ca target='_blank'\u003eZiyan Kuang\u003csup\u003e12\u003c/sup\u003e\u003c/a\u003e\u0026emsp;\n    \u003ca target='_blank'\u003eChenhan Yuan\u003csup\u003e3\u003c/sup\u003e\u003c/a\u003e\u0026emsp;\n    \u003ca target='_blank'\u003eKailai Yang\u003csup\u003e3\u003c/sup\u003e\u003c/a\u003e\u0026emsp;\n    \u003ca target='_blank'\u003eZheheng Luo\u003csup\u003e3\u003c/sup\u003e\u003c/a\u003e\u0026emsp;\n    \u003ca target='_blank'\u003eTianlin Zhang\u003csup\u003e3\u003c/sup\u003e\u003c/a\u003e\u0026emsp;\n    \u003ca target='_blank'\u003eZhiwei Liu\u003csup\u003e3\u003c/sup\u003e\u003c/a\u003e\u0026emsp;\n    \u003ca target='_blank'\u003eGuojun Xiong\u003csup\u003e10\u003c/sup\u003e\u003c/a\u003e\u0026emsp;\n    \u003ca target='_blank'\u003eZhiyang Deng\u003csup\u003e9\u003c/sup\u003e\u003c/a\u003e\u0026emsp;\n    \u003ca target='_blank'\u003eYuechen Jiang\u003csup\u003e9\u003c/sup\u003e\u003c/a\u003e\u0026emsp;\n    \u003ca target='_blank'\u003eZhiyuan Yao\u003csup\u003e9\u003c/sup\u003e\u003c/a\u003e\u0026emsp;\n    \u003ca target='_blank'\u003eHaohang Li\u003csup\u003e9\u003c/sup\u003e\u003c/a\u003e\u0026emsp;\n    \u003ca target='_blank'\u003eYangyang Yu\u003csup\u003e9\u003c/sup\u003e\u003c/a\u003e\u0026emsp;\n    \u003ca target='_blank'\u003eGang Hu\u003csup\u003e8\u003c/sup\u003e\u003c/a\u003e\u0026emsp;\n    \u003ca target='_blank'\u003eJiajia Huang\u003csup\u003e11\u003c/sup\u003e\u003c/a\u003e\u0026emsp;\n    \u003ca target='_blank'\u003eXiao-Yang Liu\u003csup\u003e5\u003c/sup\u003e\u003c/a\u003e\u0026emsp;\n    \u003ca href='https://warrington.ufl.edu/directory/person/12693/' target='_blank'\u003eAlejandro Lopez-Lira\u003csup\u003e4\u003c/sup\u003e\u003c/a\u003e\u0026emsp;\n    \u003ca target='_blank'\u003eBenyou Wang\u003csup\u003e6\u003c/sup\u003e\u003c/a\u003e\u0026emsp;\n    \u003ca target='_blank'\u003eYanzhao Lai\u003csup\u003e13\u003c/sup\u003e\u003c/a\u003e\u0026emsp;\n    \u003ca target='_blank'\u003eHao Wang\u003csup\u003e7\u003c/sup\u003e\u003c/a\u003e\u0026emsp;\n    \u003ca target='_blank'\u003eMin Peng\u003csup\u003e2*\u003c/sup\u003e\u003c/a\u003e\u0026emsp;\n    \u003ca target='_blank'\u003eSophia Ananiadou\u003csup\u003e3\u003c/sup\u003e\u003c/a\u003e\u0026emsp;\n    \u003ca href='' target='_blank'\u003eJimin Huang\u003csup\u003e1\u003c/sup\u003e\u003c/a\u003e\n\u003c/div\u003e\n\u003cbr /\u003e\n\n\u003cdiv align=\"left\"\u003e\n    \u003csup\u003e1\u003c/sup\u003eThe Fin AI\u0026emsp;\n    \u003csup\u003e2\u003c/sup\u003eWuhan University\u0026emsp;\n    \u003csup\u003e3\u003c/sup\u003eThe University of Manchester\u0026emsp;\n    \u003csup\u003e4\u003c/sup\u003eUniversity of Florida\u0026emsp;\n    \u003csup\u003e5\u003c/sup\u003eColumbia University\u0026emsp;\n    \u003csup\u003e6\u003c/sup\u003eThe Chinese University of Hong Kong, Shenzhen\u0026emsp;\n    \u003csup\u003e7\u003c/sup\u003eSichuan University\u0026emsp;\n    \u003csup\u003e8\u003c/sup\u003eYunnan University\u0026emsp;\n    \u003csup\u003e9\u003c/sup\u003eStevens Institute of Technology\u0026emsp;\n    \u003csup\u003e10\u003c/sup\u003eStony Brook University\u0026emsp;\n    \u003csup\u003e11\u003c/sup\u003eNanjin Audit University\u0026emsp;\n    \u003csup\u003e12\u003c/sup\u003eJiangxi Normal University\u0026emsp;\n    \u003csup\u003e13\u003c/sup\u003eSouthwest Jiaotong University\n\u003c/div\u003e\n\u003cbr /\u003e\n\n\u003cdiv align=\"left\"\u003e\n    \u003cimg src='https://i.postimg.cc/CLtkBwz7/57-EDDD9-FB0-DF712-F3-AB627163-C2-1-EF15655-13-FCA.png' alt='Wuhan University Logo' height='50px'\u003e\u0026emsp;\n    \u003cimg src='https://assets.manchester.ac.uk/corporate/images/design/logo-university-of-manchester.png' alt='Manchester University Logo' height='50px'\u003e\u0026emsp;\n    \u003cimg src='https://i.postimg.cc/XY1s2RHD/University-of-Florida-Logo-1536x864.jpg' alt='University of Florida Logo' height='50px'\u003e\u0026emsp;\n    \u003cimg src='https://admissions.ucr.edu/sites/default/files/styles/form_preview/public/2020-07/ucr-education-logo-columbia-university.png?itok=-0FD6Ma2' alt='Columbia University Logo' height='50px'\u003e\u0026emsp;\n    \u003cimg src='https://encrypted-tbn0.gstatic.com/images?q=tbn:ANd9GcQeMTMkJVT6g36_LN-8qJ4nMvgT3vM5spUHV3ITRYbym1CEg4Af5Shlp5jX2sWtDFtTK9I\u0026usqp=CAU' alt='HK University (shenzhen) Logo' height='50px'\u003e\u0026emsp;\n    \u003cimg 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src='https://upload.wikimedia.org/wikipedia/en/thumb/c/c5/Jiangxi_Normal_University.svg/1200px-Jiangxi_Normal_University.svg.png' alt='Jiangxi Normal University' height='50px'\u003e\u0026emsp;\n    \u003cimg src='https://i.postimg.cc/k5WpYj0r/SWJTULogo.png' alt='Southwest Jiaotong University Logo' height='50px'\u003e\u0026emsp;\n\u003c/div\u003e\n-----------------\n\n![](https://img.shields.io/badge/pixiu-v0.1-gold)\n![](https://black.readthedocs.io/en/stable/_static/license.svg)\n[![Discord](https://img.shields.io/discord/1146837080798933112)](https://discord.gg/HRWpUmKB)\n\n[Pixiu Paper](https://arxiv.org/abs/2306.05443) | [FinBen Leaderboard](https://huggingface.co/spaces/finosfoundation/Open-Financial-LLM-Leaderboard)\n\n**Descargo de responsabilidad**\n\nEste repositorio y su contenido se proporcionan **únicamente con fines académicos y educativos**. Ninguno de los materiales constituye asesoramiento financiero, legal o de inversión. No se ofrecen garantías, explícitas o implícitas, respecto a la precisión, integridad o utilidad del contenido. Los autores y colaboradores no son responsables de errores, omisiones o cualquier consecuencia derivada del uso de la información aquí contenida. Los usuarios deben ejercer su propio juicio y consultar a profesionales antes de tomar cualquier decisión financiera, legal o de inversión. El uso del software e información contenida en este repositorio es bajo el propio riesgo del usuario.\n\n**Al utilizar o acceder a la información de este repositorio, usted acepta indemnizar, defender y eximir de responsabilidad a los autores, colaboradores y cualquier organización o persona afiliada por cualquier reclamo o daño.**\n\n\n\n\n**Puntos de control:** \n\n- [FinMA v0.1 (Full 7B version)](https://huggingface.co/ChanceFocus/finma-7b-full)\n\n**Idiomas**\n\n- [Inglés](README.md)\n- [Español](README.es.md)\n\n**documento**\n\n- [PIXIU: A Comprehensive Benchmark, Instruction Dataset and Large Language Model for Finance](https://arxiv.org/abs/2306.05443)\n- [The FinBen: An Holistic Financial Benchmark for Large Language Models](https://arxiv.org/abs/2402.12659)\n- [No Language is an Island: Unifying Chinese and English in Financial Large Language Models, Instruction Data, and Benchmarks](https://arxiv.org/abs/2403.06249)\n- [Dólares or Dollars? Unraveling the Bilingual Prowess of Financial LLMs Between Spanish and English](https://arxiv.org/abs/2402.07405)\n\n**Evaluaciones** (más detalles en la sección FinBen):\n\n- [flare (flare-es-financees)](https://huggingface.co/datasets/TheFinAI/flare-es-financees)\n- [flare (flare-es-tsa)](https://huggingface.co/datasets/TheFinAI/flare-es-tsa)\n- [flare (flare-es-fns)](https://huggingface.co/datasets/TheFinAI/flare-es-fns)\n- [flare (flare-es-efpa)](https://huggingface.co/datasets/TheFinAI/flare-es-efpa)\n- [flare (flare-es-efp)](https://huggingface.co/datasets/TheFinAI/flare-es-efp)\n- [flare (flare-es-multifin)](https://huggingface.co/datasets/TheFinAI/flare-es-multifin)\n\n## Descripción general\n\n**FinBen_ES** es una iniciativa fundamental enfocada en el dominio financiero español. FinBen_ES busca reforzar el progreso, perfeccionamiento y evaluación de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (MLGs) diseñados específicamente para contextos financieros españoles. Como un segmento vital del esfuerzo más amplio de PIXIU, FinBen_ES se erige como un testimonio del compromiso por aprovechar las capacidades de los MLGs, asegurando que los profesionales y entusiastas financieros del mundo hispanohablante tengan a su disposición herramientas lingüísticas de primera categoría.\n\n### Características clave\n\n- **Recursos abiertos**: PIXIU proporciona abiertamente el LLM financiero, los datos de instrucción de ajuste fino y los conjuntos de datos incluidos en el conjunto de evaluación de referencia para fomentar la investigación abierta y la transparencia. \n- **Multitarea**: Los datos de instrucción y el conjunto de referencia en PIXIU cubren un diverso conjunto de tareas financieras, que incluyen cuatro tareas de NLP financiero y una tarea de predicción financiera.\n- **Multimodalidad**: Los datos de instrucción y el conjunto de referencia de PIXIU consisten en datos financieros multimodales, que incluyen datos de series de tiempo de la tarea de predicción de movimientos de acciones. Cubre varios tipos de textos financieros, que incluyen informes, artículos de noticias, tweets y presentaciones regulatorias.\n- **Diversidad**: A diferencia de conjuntos de referencia anteriores que se centran principalmente en tareas de NLP financiero, el conjunto de evaluación de referencia de PIXIU incluye tareas críticas de predicción financiera alineadas con escenarios del mundo real, lo que lo hace más desafiante.\n\n---\n\n## FinBen_ES: Conjunto de evaluación de comprensión y predicción del lenguaje financiero\n\nEn esta sección, proporcionamos un análisis de rendimiento detallado de FinMA en comparación con otros modelos líderes, incluyendo ChatGPT, GPT-4, lince-zero et al. Para este análisis, hemos elegido una gama de tareas y métricas que abarcan varios aspectos del Procesamiento del Lenguaje Natural financiero y de la predicción financiera.\n\n### Tareas\n\n| Datos                 | Tarea                          | Bruto  | Tipos de Datos                      | Modalidades       | Licencia        | Artículo |\n| --------------------- | ------------------------------ | ------ | ----------------------------------- | ----------------- | --------------- | -------- |\n| MultiFin              | clasificación de titulares     | 230    | titulares de noticias               | texto             | CC BY 4.0       | [1]      |\n| FNS                   | respuesta a preguntas          | 50     | informes de ganancias               | texto             | Público         | [2]      |\n| TSA                   | análisis de sentimientos       | 3,829  | titulares de noticias               | texto             | CC BY 4.0       | [3]      |\n| Financees             | análisis de sentimientos       | 6,539  | titulares de noticias               | texto             | Público         | [4]      |\n| EFP                   | respuesta a preguntas          | 37     | preguntas de evaluación empresarial | texto             | Público         |          |\n| EFPA                  | respuesta a preguntas          | 228    | preguntas de evaluación empresarial | texto             | Público         |          |\n\n1. Rasmus Jørgensen, Oliver Brandt, Mareike Hartmann, Xiang Dai, Christian Igel, and Desmond Elliott. 2023. MultiFin: A Dataset for Multilingual Financial NLP. In Findings of the Association for Computational Linguistics: EACL 2023, 894–909. Association for Computational Linguistics, Dubrovnik, Croatia.\n2. [FNS 2023. FNP 2023.](http://wp.lancs.ac.uk/cfie/fns2023/).\n3. Pan R, García-Díaz JA, Garcia-Sanchez F, and Valencia-García R. 2023. Evaluation of transformer models for financial targeted sentiment analysis in Spanish. In PeerJ Computer Science, 9:e1377. https://doi.org/10.7717/peerj-cs.1377.\n4. CodaLab. 2023. [Competition](https://codalab.lisn.upsaclay.fr/competitions/10052)\n\n\n### Evaluación\n\n#### Preparación\n##### Instalación local\n```bash\ngit clone https://github.com/TheFinAI/PIXIU.git --recursive\ncd PIXIU\npip install -r requirements.txt\ncd PIXIU/src/financial-evaluation\npip install -e .[multilingual]\n```\n##### Imagen de Docker\n```bash\nsudo bash scripts/docker_run.sh\n```\nEl comando anterior inicia un contenedor docker, puede modificar docker_run.sh para adaptarlo a su entorno. Proporcionamos una imagen precompilada ejecutando sudo docker pull tothemoon/pixiu:latest\n\n```bash\ndocker run --gpus all --ipc=host --ulimit memlock=-1 --ulimit stack=67108864 \\\n    --network host \\\n    --env https_proxy=$https_proxy \\\n    --env http_proxy=$http_proxy \\\n    --env all_proxy=$all_proxy \\\n    --env HF_HOME=$hf_home \\\n    -it [--rm] \\\n    --name pixiu \\\n    -v $pixiu_path:$pixiu_path \\\n    -v $hf_home:$hf_home \\\n    -v $ssh_pub_key:/root/.ssh/authorized_keys \\\n    -w $workdir \\\n    $docker_user/pixiu:$tag \\\n    [--sshd_port 2201 --cmd \"echo 'Hello, world!' \u0026\u0026 /bin/bash\"]\n```\nArgumentos de explicación:\n- `[]` significa argumentos ignorables\n- `HF_HOME`: directorio de caché huggingface\n- `sshd_port`: puerto sshd del contenedor, puede ejecutar `ssh -i private_key -p $sshd_port root@$ip` para conectarse al contenedor, el valor predeterminado es 22001\n- `--rm`: elimina el contenedor al salir del contenedor (es decir,`CTRL + D`)\n\n#### Evaluación automatizada de tareas\nAntes de la evaluación, descargue el [punto de control BART](https://drive.google.com/u/0/uc?id=1_7JfF7KOInb7ZrxKHIigTMR4ChVET01m\u0026export=download) en `src/metrics/BARTScore/bart_score.pth`.\n\nPara la evaluación automatizada, siga estas instrucciones:\n\n1. Transformador Huggingface\n\n   Para evaluar un modelo alojado en HuggingFace Hub (por ejemplo, finma-7b-full), use este comando:\n\n```bash\npython eval.py \\\n    --model \"hf-causal-llama\" \\\n    --model_args \"use_accelerate=True,pretrained=chancefocus/finma-7b-full,tokenizer=chancefocus/finma-7b-full,use_fast=False\" \\\n    --tasks \"flare_ner,flare_sm_acl,flare_fpb\"\n```\n\nPuede encontrar más detalles en la documentación de [lm_eval](https://github.com/EleutherAI/lm-evaluation-harness).\n\n2. API comerciales\n\n\nTenga en cuenta que para tareas como NER, la evaluación automatizada se basa en un patrón específico. Esto podría no extraer información relevante en entornos de cero disparos, dando como resultado un rendimiento relativamente más bajo en comparación con los resultados anteriores anotados manualmente.\n\n```bash\nexport OPENAI_API_SECRET_KEY=YOUR_KEY_HERE\npython eval.py \\\n    --model gpt-4 \\\n    --tasks flare_ner,flare_sm_acl,flare_fpb\n```\n\n---\n\n\n## License\n\nPIXIU tiene licencia [MIT]. Para más detalles, consulte el archivo [MIT](LICENSE).\n\n## Historial de estrellas\n\n[![Star History Chart](https://api.star-history.com/svg?repos=The-FinAI/PIXIU\u0026type=Date)](https://star-history.com/#The-FinAI/PIXIU\u0026Date)\n\n","funding_links":[],"categories":["LLMs","Anthropomorphic-Taxonomy","Jupyter Notebook"],"sub_categories":["Typical Professional Quotient (PQ)-Professional Expertise evaluation benchmarks"],"project_url":"https://awesome.ecosyste.ms/api/v1/projects/github.com%2FThe-FinAI%2FPIXIU","html_url":"https://awesome.ecosyste.ms/projects/github.com%2FThe-FinAI%2FPIXIU","lists_url":"https://awesome.ecosyste.ms/api/v1/projects/github.com%2FThe-FinAI%2FPIXIU/lists"}